SQLアンチパターン第2版 データベースプログラミングで陥りがちな失敗とその対策 Developers Summit 2025 Summer 2025年7月18日(金) https://event.shoeisha.jp/devsumi/20250717/session/5937
はじめに はじめまして、DMMで電子書籍のデータ分析をしている栃沢と申します。 日々、キャンペーン・クーポンの効果検証、UI改善、ABテスト設計などの仕事をしています。入社当初は「長くて複雑なSQLクエリを書く」ことに苦労しました。(もちろん今もですがw) データ分析の現場では、基本的なSQLの知識だけでは不十分だと感じています。 実務では、複数のテーブルを結合したり、サブクエリやウィンドウ関数を駆使したりと、より高度なSQLのスキルが求められます。しかし、これらを独学で習得するのは容易ではないと思います。 SQLを学べる書籍やオンラインサービスなどあることにはあるのですが、ほとんどがソフトウェアエンジニア向けであり、データアナリストが実際の業務で必要とするSQLを学べる場は少ないと感じています。 こうした背景から、データアナリストやビジネスアナリスト向けに、より実務に直結するSQL学習環
序文 私の仕事は、DBエンジニアです。といっても別に望んでデータベースの世界へきたわけではなく、当初、私はこの分野が面白くありませんでした。「Web系は花形、データベースは日陰」という言葉も囁かれていました。今でも囁かれているかもしれません。 ですが、しばらくデータベースを触っているうちに、私はこの世界にとても興味深いテーマが多くあることを知りました。なぜもっと早く気づかなかったのか、後悔することしきりです。 もちろん、自分の不明が最大の原因ですが、この世界に足を踏み入れた当時、先生も、導きの書となる入門書もなかったことも事実です。 今でこそバイブルと仰ぐ『プログラマのためのSQL 第2版』も新入社員には敷居が高すぎました (2015年2月追記:その後、自分で第4版を訳出できたのだから、 人生は何があるか分からないものです)。 そこで、です。このサイトの目的は、データベースの世界に足を踏み
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気!! 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍(とか)を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ
Trusted by 1,000+ engineers, analysts & business owners DuckDB GUI Client DuckDB Database GUI, SQL editor & SQL + Python notebooks. Powerful SQL Editor with smart autocomplete SQL + Python Notebooks for Data Exploration & Dashboards Edit database records as easy as updating a spreadsheet AI Assistant with the latest models including GPT-5, Claude 4.5, Gemini 2.5 Pro
概要 この記事では、SQLクエリをより効率的に記述するためのベストプラクティスとテクニックに焦点を当てています。データベースのクエリはシステム全体のパフォーマンスに直結するため、最適な書き方を知ることは重要です。インデックスの効果的な活用方法、適切な結合の選択、そして条件の効果的な書き方など、SQLの最適化に関する具体的な手法を解説します。各SQL文に関する実行計画の結果も掲載していますので、ぜひご確認ください。 なお、Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースやバージョンにおいての検証は行っておりません。 新しい情報は随時追加されますので、お楽しみにしてください。 SQLの最適化に関連する基本的なアイデア 以下の通りと考えています。 1.インデックスの利用 2.正しいJOINの選択 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOINなど、
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は DeNA 24 新卒 Advent Calendar 2023 の 23 日目の記事です。 TL;DR DBMSの基本的な仕組みを知るのに有益だったリソース CMUのDBMS講義 先人の素晴らしい自作DBMSの解説記事&ソースコードリーディング 小さな小さな自作DBMSの設計と実装 最小限SELECTやINSERTなど基本的なSQLが動く この記事のゴール データベースの内部構成を超ざっくり理解するために有用なリソースを知り、そして(全開発者のロマンである)自作 DBMS に一歩踏み出すきっかけになればうれしいです。 モチベ
はじめに 『達人に学ぶSQL徹底指南書 第1版』は、CodeZine連載とミック氏ウェブサイトの掲載記事をもとに、加筆・編集されたものです。 CodeZine連載、および、ミック氏ウェブサイトは、どちらもオンラインの無料公開コンテンツです。 今回、「書籍と元コンテンツの対応表」を作成しました。 書籍のために書き下ろされた一部コンテンツや演習問題は見れませんが、その一方、編集で割愛された内容などが含まれるので、書籍以上のことを学べる箇所もあります。 すでに新版『達人に学ぶSQL徹底指南書 第2版』が出ていますが、各テーマは第1版でも大きく変わっておらず、現在でも通用する基本的で面白い内容なので、一見の価値はあると思います。 書籍と元コンテンツの対応表 No. 目次 CodeZine連載 ミック氏ウェブサイト テーブル定義 サポートページ
バッファ読み込みブロック数が多いSQL バッファ読み取り数に関しては、1実行当たりの読み取り数と累積読み取り数の2つの観点から調査します。1実行当たりのバッファ読み取り数が多いSQLを洗い出す場合はORDER BY句の条件に“buffer_gets/executions”を、累積読み取り数が多いSQLを洗い出す場合はORDER BY句の条件に“buffer_gets”を指定します。STATSPACKレポートでは、「SQL statements ordered by buffer gets」セクションの出力に該当する情報となります。 大量のバッファ読み込みを行っているSQLは、適切でない索引や、連結索引の一部を使用している可能性があります。 以下の出力例は、buffer_getsを指定した結果です。 SQL_TEXT -------------------------------------
日本電気(株)と(株)ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」(以下、委託事業)において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔(Tsurugi)」(以下、劔)を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境(メニーコア・大容量メモリーなど)に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン処理をハイスピードで同時に行うことが可能となり、例えば画像データをカメラで取り込みながらリアルタイムでの解析や、ペタバイト級データの高速処理を実現するなど
今回は、SQLを書く上で特にパフォーマンスに影響のあるSQLの実行計画の読み方について解説します。実行計画はデータベース製品によってさまざまに差異がありますが、ここでは比較的どのデータベース製品でも共通する内容について解説します。 実行計画とは記述したSQLが実際にデータベースの内部でどのように処理されて結果を返すか、その処理方法を記述した情報です。 A5:SQL Mk-2では、SQLエディタで実行計画を見たい SQL の上にキャレットがある状態でメニューから [SQL(S)] – [SQLの実行計画(J)] または、Ctrl+E で表示できます。 表示の仕方はデータベース製品ごとに異なりますが、多くのデータベース製品ではツリー状の情報として表現されます。(このため A5:SQL Mk-2でもツリービューで実行計画を表示します。) ツリーのリーフ(端)から処理が行われ、ルート(根)に向かっ
あけましておめでとうございます! 今年は異世界放浪メシのアニメが放送されるらしいので楽しみなバックエンドの原田 (tomtwinkle)です。 内部で運用しているSQLレビューチェックリストの一部を抽出し思いつきで追記して行った結果、結構な分量になってしまいました。 暇な時でも流し読みして頂けるとありがたいです。 Motivation SQLレビュー観点 大きくSQLが変更される修正の際にはEXPLAINをレビュー内容に加える 検索のキーにINDEXを使用しているか SQL発行回数がN+1(1+N)の構造になっていないか サブクエリを利用したSQLはパフォーマンス要チェック Viewの利用は基本的に禁止 CROSS JOINは禁止 WHERE句で十分に絞った検索をしているか 必要なcolumnだけSELECTしているか レコード数だけ必要な場合にCOUNT用のSQLを発行しているか 集計関
このサイトでは、SQL を高速化するためのちょっとしたパフォーマンス・チューニングの技術を紹介します。と言っても、『プログラマのためのSQL 第2版』の受け売りがほとんどなので、この本を読んでいただければ、本稿を読む必要はありません。 最初に、パフォーマンス・チューニングに関する全体の方針を述べておくと、それはボトルネック(一番遅いところ)を改善することです。当たり前ですが、既に十分速い処理をもっと速くしたところで、システム全体のパフォーマンスには影響しません。従って「処理が遅い」と感じたら、最初にすることは、SQL やアプリの改修ではなく、「どこが遅いのか」を調査することです。いきなりあてずっぽうで改善をはじめても効果は出ません。医者が患者を診るとき最初にすることが検査であるのと同じです。病因が何であるかを突き止めてからでないと、正しい処方はできないのです。 その基本を承知していただいた
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく(自分の経験則)、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか?を熟考する必要があります。(例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話) また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 以下は、あるSQL初学者(私)のSQL理解の変遷です。 →SQLってなんだろう?SQLを学ぼう!と思う →まずはSQLのCRUD(Create, Read, Update, Delete)処理の基本を学ぶ →SELECT, INSERT, UPDATE, DELETEという命令文があるんだ!と知る →いろいろ試して触ってみる うんうん簡単だ! 4大命令ができたらもうSQLできたようなもんだよね! →なんかだんだん…他にもいろいろなルールが出てきたな… INSERT後はCOMMITしなきゃいけないとか 修飾語のWHEREとかFR
Intro DBML (Database Markup Language) is an open-source DSL designed to define and document database schemas and structures. It is designed to be simple, consistent and highly-readable. It also comes with command-line tool and open-source module to help you convert between DBML and SQL. Table users { id integer username varchar role varchar created_at timestamp } Table posts { id integer [primary
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